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一种多尺度的轮胎X光病疵检测方法.pdf
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一种多尺度的轮胎X光病疵检测方法.pdf
本发明属于图像识别和检测技术领域，具体公开了一种多尺度的轮胎X光病疵检测方法。本发明检测方法的步骤包括数据标注、图像预处理、图像裁剪、搭建FPN(特征金字塔网络)融合FasterR‑CNN网络模型、初始化模型、将图像数据集分为训练集、验证集和测试集、基于所述测试集进行测试，得到测试结果。其与传统方法相比优势如下：本发明采用多尺度的轮胎X光病疵检测方法，通过提取图像多层的特征，进行多尺度的融合，可以提高检测轮胎X光病疵的准确度；采用FPN融合FasterR‑CNN的网络模型进行目标识别的，大大提高多尺度
2023-08-28
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本发明公开了一种轮胎X光病疵检测方法，包括S1：采集所有型号轮胎的正常X光图像，切割图像，存入数据库中。S2：对所有图像进行聚类。S3：采集大量病疵轮胎X光图像，标注病疵部位、病疵类型和轮胎型号，并根据聚类结果划分图像。S4：对于分类完成的病疵轮胎X光图像，对图像进行预处理，然后划分训练集，测试集和验证集，搭建目标检测模型并训练。S5：测试轮胎图像时，根据轮胎型号选取模型，对图像进行预处理并用模型进行检测，得到检测结果。该方法能够大大提升病疵区域检测的准确性。
2023-08-29
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本发明公开了一种可判别病疵等级的轮胎X光病疵检测方法。该方法包括数据标注、图像预处理、图像裁剪、搭建FasterR‑CNN模型、初始化模型、将图像数据集分为训练集、验证集和测试集、基于所述测试集进行测试，检测图片类型。本发明通过可判别轮胎病疵等级的检测方法检测出轮胎的病疵等级，从而筛选出优质品、可用品、可修复品、残次品，从而进行相应的选择修复再投入使用，自动判别等级可减少人工判别的误判率、效率高。本发明克服了现有轮胎X光病疵检测方法的不足，解决了传统轮胎X光病疵检测方法需很强的先验知识来辅助提取有区分度
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